プログラム设置目的
学生の数理?データサイエンス?AIへの関心を高め、かつ、数理?データサイエンス?AIを适切に理解し、それを活用する基础的な能力を育成することを目的として、数理?データサイエンス?AIに関する知识及び技术について体系的な教育を行うことにより、学生の数理?データサイエンス?AIに関する基础的な能力の向上を図ります。
2022年度からプログラムを开始し、2023年8月25日に文部科学省「数理?データサイエンス?础滨教育プログラム认定制度(リテラシーレベル)」に认定されました。
文部科学省认定ロゴマーク(认定有効期限:令和10年3月31日まで)>「数理?データサイエンス?础滨教育プログラム认定制度(リテラシーレベル)」申请様式
2022年度からプログラムを开始し、2023年8月25日に文部科学省「数理?データサイエンス?础滨教育プログラム认定制度(リテラシーレベル)」に认定されました。


文部科学省认定ロゴマーク(认定有効期限:令和10年3月31日まで)>「数理?データサイエンス?础滨教育プログラム认定制度(リテラシーレベル)」申请様式
概要
明治大学数理データサイエンス人工知能リテラシーレベルプログラムについて
本プログラムは、学部?学科(専攻)ごとに、以下の目标に到达できる科目群を设定し、それらの中からそれぞれに定められた単位数を取得することによりプログラム修了を认定します。
① 数理?データサイエンス?AIは、現在進行中の社会変化(第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等)に深く寄与しているものであること、また、それが自らの生活と密接に結びついているものであること。
② 数理?データサイエンス?AIが対象とする「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得ること。
③ 様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、数理?データサイエンス?AIは様々な適用領域(流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等)の知見と組み合わせることで価値を創出するものであること。
④ ただし数理?データサイエンス?AIは万能ではなく、その活用に当たっての様々な留意事項(ELSI、個人情报、データ倫理、AI社会原則等)を考慮することを常用であること。
⑤ 実データ?実課題(学術データ等を含む)を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理?データサイエンス?AIの基本的な活用法に関すること。
本プログラムは、学部?学科(専攻)ごとに、以下の目标に到达できる科目群を设定し、それらの中からそれぞれに定められた単位数を取得することによりプログラム修了を认定します。
① 数理?データサイエンス?AIは、現在進行中の社会変化(第4次産業革命、Society 5.0、データ駆動型社会等)に深く寄与しているものであること、また、それが自らの生活と密接に結びついているものであること。
② 数理?データサイエンス?AIが対象とする「社会で活用されているデータ」や「データの活用領域」は非常に広範囲であって、日常生活や社会の課題を解決する有用なツールになり得ること。
③ 様々なデータ利活用の現場におけるデータ利活用事例が示され、数理?データサイエンス?AIは様々な適用領域(流通、製造、金融、サービス、インフラ、公共、ヘルスケア等)の知見と組み合わせることで価値を創出するものであること。
④ ただし数理?データサイエンス?AIは万能ではなく、その活用に当たっての様々な留意事項(ELSI、個人情报、データ倫理、AI社会原則等)を考慮することを常用であること。
⑤ 実データ?実課題(学術データ等を含む)を用いた演習など、社会での実例を題材として、「データを読む、説明する、扱う」といった数理?データサイエンス?AIの基本的な活用法に関すること。
プログラムを修了するメリット
(1)データ科学や統計学の基礎を理論?スキル面から学ぶことができ、 教養としてデータサイエンスを知ることができます。
(2)认定时に修了証を発行し、学修した成果(认定)を自身の専门研究领域や就职后のキャリア等で活用することができます。
(2)认定时に修了証を発行し、学修した成果(认定)を自身の専门研究领域や就职后のキャリア等で活用することができます。
プログラム科目群?修了要件例
各学部科目群および修了要件
科目群および修了要件は,以下の所属学部の箇所からご确认ください。
【注意事项1】
他学部の科目群に记载されている科目を履修しても,修了したことにはなりません。
例)商学部学生が,「数理と社会Ⅰ(※法学部科目群记载)」を履修しても,「数理统计」科目群から単位を取得したことにはなりません。
【注意事项2】
同一科目名であっても,主催学部が异なる科目(他学部履修)では単位认定が行われません。
例)総合数理学部学生が,経営学部主催の「社会调査法」を履修しても,「数理统计」科目群から単位を取得したことにはなりません。総合数理学部主催の「社会调査法」を履修してください。
※「データサイエンス?人工知能演習」科目群の「ICT~」は情报関係科目ですが、単位認定が行われます。
【注意事项3】
2021年度以前に単位を取得した科目を含める形で修了要件を満たすことは可能です。
【注意事项1】
他学部の科目群に记载されている科目を履修しても,修了したことにはなりません。
例)商学部学生が,「数理と社会Ⅰ(※法学部科目群记载)」を履修しても,「数理统计」科目群から単位を取得したことにはなりません。
【注意事项2】
同一科目名であっても,主催学部が异なる科目(他学部履修)では単位认定が行われません。
例)総合数理学部学生が,経営学部主催の「社会调査法」を履修しても,「数理统计」科目群から単位を取得したことにはなりません。総合数理学部主催の「社会调査法」を履修してください。
※「データサイエンス?人工知能演習」科目群の「ICT~」は情报関係科目ですが、単位認定が行われます。
【注意事项3】
2021年度以前に単位を取得した科目を含める形で修了要件を満たすことは可能です。
法学部 |
商学部 |
---|---|
政治経済学部 | 文学部 |
理工学部 | 农学部 |
経営学部 | |
国际日本学部 | 総合数理学部 |
科目の履修登録について
自学部履修のルールに準じて,通常の科目と同様に「奥贰叠履修登録システム」から履修登録を行ってください。
登録期间も所属学部の履修登録期间に準じます。
※翱丑-辞!惭别颈箩颈システムで「データサイエンス础滨概论 (全学共通総合讲座)」を授业検索する际、
Oh-o!Meijiの仕様により文字数制限により短縮されて登録されている(学部により表記は異なりますが 「総合講座(AI概論)」等)ので
讲义名栏は「础滨概论」で検索してください。
登録期间も所属学部の履修登録期间に準じます。
※翱丑-辞!惭别颈箩颈システムで「データサイエンス础滨概论 (全学共通総合讲座)」を授业検索する际、
Oh-o!Meijiの仕様により文字数制限により短縮されて登録されている(学部により表記は異なりますが 「総合講座(AI概論)」等)ので
讲义名栏は「础滨概论」で検索してください。
修了証申请手顺について
修了要件を満たし,「修了証」の発行を希望される方は,以下の时期に配信される翱丑-辞!惭别颈箩颈アンケート
「数理データサイエンス人工知能リテラシーレベルプログラム修了証発行申请」からお申込みください。
春学期:7月中旬配信予定(〆7月末),认定判定9月予定
秋学期:1月中旬配信予定(〆1月末),认定判定3月予定
「数理データサイエンス人工知能リテラシーレベルプログラム修了証発行申请」からお申込みください。
春学期:7月中旬配信予定(〆7月末),认定判定9月予定
秋学期:1月中旬配信予定(〆1月末),认定判定3月予定
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教务事务室
リバティタワー5阶
〒101-8301 东京都千代田区神田骏河台1-1
罢贰尝:03-3296-4322
惭补颈濒:别诲耻蔼尘颈肠蝉.尘别颈箩颈.补肠.箩辫